LLM（大規模言語モデル）とは、インターネット上に存在する膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を理解・生成できるAIモデルです。ChatGPT、Claude、Geminiなどが代表例として挙げられます。
LLMはすでに多くの企業・組織で導入が始まっています。例えば、問い合わせ対応を自動化するチャットボットや、短時間で文書を要約するツール、さらには大量のメールや報告書の分類・翻訳といった業務支援などです。
エンジニア向けには、自然言語での指示からコードを生成したり、ナレッジベースから情報を抽出して回答するような用途でも活用が進んでいます。業務効率化と品質向上の両立を目指すうえで、LLMは強力なツールとして注目を集めています。
LLMの中核には「トランスフォーマー」という深層学習技術があります。この仕組みは、文章をトークンと呼ばれる単語単位に分解し、その前後の文脈を考慮して、次に来る言葉を予測していくというものです。これにより、あたかも人間が書いたかのような自然な文章生成が可能になります。
また、LLMは数十億～数千億という膨大なパラメータ（学習の重み）を持っており、一度の学習で幅広い分野に対応できる柔軟性を持つのも大きな特長です。さらに、少量の追加データを使えば、特定の業務や専門分野にも適応させることが可能です。
LLMが優れた応答や判断を行うために、教師データの存在は必要不可欠です。教師データとは、AIにとっての“教材”のようなもので、「どんな問いに、どう答えるべきか」といった例を含むデータセットのことを指します。
そして、その教師データを使える形に整える作業が「アノテーション（ラベリング・タグ付け）」です。たとえば、会話の発言者を分けたり、重要語句をタグで分類したりすることで、AIが情報の構造を理解しやすくなります。特に日本語のように表現が多様で文脈依存の強い言語では、人手による精密なアノテーションが、モデルの精度向上に直結します。
LLMの活用が進むなかで、特に注目されているのが会話や音声に関するデータの整備です。たとえば、コールセンターの通話や医療現場でのやり取りといった、実際の音声データをベースに学習させることで、より実践的で自然な応答モデルの構築が可能になります。
東京反訳では、こうした音声・会話データに特化したアノテーションサービスを展開しています。医療や法律、教育、行政などの専門分野に強みを持つスタッフが、録音データを丁寧に文字化し、話者分離やタイムコードの付与、意図に沿ったタグ付けを行うことで、LLMの開発・チューニングに適した教師データを高精度でご提供しています。
話者の分離やタイムコードの挿入、業界特有の言い回しへの対応など、LLMの開発や応答精度の向上に必要な要素に幅広く対応しています。情報セキュリティにも力を入れており、ISO27001やプライバシーマークも取得しているため、研究開発や機密性の高いプロジェクトにも安心してご利用いただけます。
東京反訳はLLM活用の基盤を支えるパートナーとして、企業や研究者の皆さまをサポートいたします。LLM導入にあたって「どのようなデータを用意すればよいか」「どう整備すれば活用できるのか」といったご相談にも、柔軟に対応しております。まずはお気軽にお問い合わせください。
